5分钟看懂！2025大模型性能排行榜：LLaMA/千问/ChatGLM全面对决

【免费下载链接】swift 魔搭大模型训练推理工具箱，支持LLaMA、千问、ChatGLM、BaiChuan等多种模型及LoRA等多种训练方式(The LLM training/inference framework of ModelScope community, Support various models like LLaMA, Qwen, Baichuan, ChatGLM and others, and training methods like LoRA, ResTuning, NEFTune, etc.) 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/swift1/swift

你还在为选择大模型发愁？训练效果与推理速度如何平衡？量化后性能会下降多少？本文通过swift工具链自动生成的权威评测报告，一次性解决你的所有困惑。读完你将获得：3大权威榜单、5项核心指标对比、10+主流模型实测数据，以及一份即学即用的性能优化指南。

排行榜核心指标解析

swift的性能评测体系通过scripts/benchmark/generate_report.py自动化生成，覆盖三大维度：

基础能力指标

• GSM8K（数学推理）：加权准确率，考验模型逻辑思维能力
• ARC（科学推理）：加权准确率，评估常识与科学知识掌握程度
• C-Eval（中文综合）：加权准确率，覆盖52个学科的中文能力测试

效率指标

• 训练速度（samples/s）：每秒处理样本数，直接影响训练成本
• 推理速度（tokens/s）：每秒生成token数，决定实际应用响应速度
• 显存占用（GB）：训练/推理时的GPU内存消耗

优化参数

• 可训练参数占比：微调效率与效果的关键平衡因素
• 量化方案：bits数与校准数据集对性能的影响
• 调优策略：LoRA/RoPE等技术的超参数配置

模型综合性能榜（2025年10月）

全参数微调模型TOP3

模型类型	GSM8K准确率	ARC准确率	C-Eval准确率	训练速度	显存占用
Qwen3-72B	0.892	0.856	0.783	0.56 samples/s	48GB
LLaMA3-70B	0.875	0.861	0.762	0.49 samples/s	46GB
ChatGLM4-6B	0.783	0.752	0.801	2.3 samples/s	12GB

LoRA微调效率榜

采用rank=16, alpha=32标准配置时的性能表现：

模型类型	可训练参数占比	训练速度提升	性能保留率
LLaMA3-8B	0.29%	3.2x	92.3%
Qwen3-7B	0.31%	3.5x	91.7%
Baichuan3-7B	0.27%	3.8x	89.5%

量化模型性能对比

swift支持多种量化方案，通过examples/export/quantize/脚本实测结果显示：

量化方案	推理速度提升	GSM8K准确率损失	显存节省
FP16→INT4（GPTQ）	2.1x	0.032	62.5%
FP16→INT8（AWQ）	1.5x	0.018	50%
FP16→NF4（GPTQ）	1.8x	0.025	56%

量化前后性能对比表

模型	原始FP16	INT4量化后	相对损失
LLaMA3-8B	0.785	0.753	4.1%
Qwen3-7B	0.792	0.761	3.9%
ChatGLM4-6B	0.783	0.758	3.2%

性能优化实战指南

快速复现评测结果

# 1. 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/swift1/swift

# 2. 运行基准测试
cd swift
python scripts/benchmark/exp.py --model_type qwen3-7b --sft_type lora

# 3. 生成评测报告
python scripts/benchmark/generate_report.py

关键调参建议

1. 训练优化：启用FlashAttention（swift/llm/model/）可提升推理速度1.8x
2. 显存控制：梯度检查点（gradient_checkpointing）可节省40%显存
3. 量化策略：中文模型优先选择AWQ量化（examples/export/quantize/awq.sh）

未来趋势展望

swift工具链持续更新中，即将支持：

• MoE模型评测（swift/megatron/model/moe/）
• 分布式推理性能对比
• 多模态模型评测体系

关注docs/获取最新报告，点赞收藏本文，下期为你带来「千亿参数模型训练成本对比」深度分析！

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